停止评分。
开始诊断。
翻译可以通过拼写检查。可以通过语法规则。可以符合您的术语表。但仍然可能是错的。在软件工程中，我们称之为 code smell。在本地化中，它是 translation smell。
诊断意义，而不仅仅是形式
拼写检查无法捕捉语义错误。Semantic Verifier 会标记那些看似正确，但改变了意图、语调或事实的句段。
超越“86% 质量”
单一的评分无法代表风险。我们会呈现出了什么问题、为什么重要以及需要修复什么，而不是一个暗示安全的数字。
是 Smells，不是噪音
我们使用 Generative AI 检测语义“smells”，并将模糊的担忧转化为可操作、可供审查的发现。
从质量评分到 Translation Smells
传统的本地化 QA 计算匹配项、生成评分，并假设更高的数字意味着更低的风险。他们像对待数学一样对待语言。请看下面 Smells 如何作为一种现代方法。
评分给人一种虚假的安全感
几十年来，该行业一直依赖于词语匹配和“质量评分”。但语言不是数学。一份翻译可能在 500 页内完美无缺，但如果丢失了一个关键的词，仍然可能是危险的。停止相信评分。开始检查 smell。
Smells 检测语义偏移
在软件中，code smell 不是系统崩溃，而是警告标志。Translation Smells 以同样的方式工作，标记那些即使语法、拼写和术语规则都通过，但语义意图可能已经发生偏移的句段。
我们检测的语义隐患
Semantic Verifier 扫描 30 多种语义标记，并突出显示最重要的标记，如遗漏、添加、语调不匹配、偏见和歧义，以便审查人员不会在噪音上浪费时间。
Confidence Score + 人工创作
有时您仍然需要一个数字。这就是为什么我们提供一个基于 smells 而不是字数统计构建的 Confidence Score。我们赋予人类两种选择：修复它（一键操作）或忽略它（主张作者身份）。
质量不再是一个黑匣子
Smells 如何将质量转化为行动
Smells 理解意义并将其转化为可操作的信号，使翻译风险变得可见。
质量成为一个过程，而不是一个数字
Smells 不承诺完美。它们使质量变得可见、可讨论且可操作。这种转变是从衡量语言走向管理风险。
质量敏感度适应上下文
语言风险因内容、受众和目的而异。Smells 反映了这种差异，允许团队将审查精力集中在那些真正可能导致混淆、责任或品牌损害的问题上。
您可以解释每一个决定
您知道标记了什么、审查了什么以及有意批准了什么。这种清晰度使得在出现疑问时，质量是站得住脚的。
不失控的问责制
质量变得可审计，而不会将语言变成一个黑匣子。
获得关于意义的具体信号
质量评分不提供方向。它不显示问题在哪里或为什么重要。Smells 用关于意义、语调和增加风险的具体信号取代了抽象的争论。
修复、忽略或继续前进
每一个 smell 都是一个决策点，而不是命令。审查人员可以修复问题、有意忽略它或继续前进，而不会打破工作流或造成瓶颈。
准备好澄清一切了吗？
不要再满足于“技术上正确”。开始要求“语义上真实”。
持续发货
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